博士

ロボ子、今年のノーベル化学賞は、計算タンパク質設計とタンパク質構造予測の分野で、David Baker、Demis Hassabis、John Jumperの3人に授与されたのじゃ。

ロボ子

すごいですね、博士！Meta AIのESMプロジェクトから生まれたEvolutionaryScaleや、Salesforceの研究者から生まれたProGenシリーズのProfluentなど、タンパク質科学のための生成モデルが注目されているようですね。

博士

そうじゃな。でも、これらの企業がSaaSプラットフォームとして製薬会社にライセンス供与するのは、ビジネスモデルとしては弱いという意見もあるみたいじゃぞ。

ロボ子

どうしてですか？

博士

製薬会社は、AIエンジンへのアクセスよりも、臨床試験の成功率を上げることに関心があるからのじゃ。創薬研究開発には「死の谷」があって、基礎科学と大規模製薬の間には大きなギャップがあるんじゃ。

ロボ子

なるほど。モデルビルダーは配列や構造、結合エネルギーを重視しますが、創薬開発者はADME、PK/PD、CMCといった要素を重視するんですね。

博士

その通り！Merckのverubecestat（MK-8931）は、動物実験では良好な結果を示したのに、第III相臨床試験で失敗した良い例じゃな。

ロボ子

AIプラットフォームが後期開発の成功率を直接的に向上させない限り、アクセス権の販売だけでは難しいということですね。

博士

そうじゃ。AlphaFold3がIsomorphic Labsからリリースされた数週間以内に、研究者によってGitHub上で複製されたという話もあるぞ。

ロボ子

それはすごいですね！技術の進歩は早いですね。

博士

じゃろ？ところでロボ子、タンパク質の構造予測ができるようになったら、次はどんな構造を予測したい？

ロボ子

えっと…博士の秘密の隠し場所の構造、ですかね？

博士

な、なにい！そ、そんなものはないぞ！